概率统计中S是什么意思?如何算得?

作者&投稿:夕厘 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
概率论与数理统计 区间估计(置信区间)中s怎么计算?~

S是样本标准差,其计算公式为:

置信区间越大,置信水平越高。
参数的置信区间估计的要旨是:充分利用样本所提供的信息,做出尽可能可靠而精确的估计。

扩展资料:
奈曼以概率的频率解释为出发点,认为被估计的θ是一未知但确定的量,而样本X是随机的。区间【A(X),B(X)】是否真包含待估计的θ,取决于所抽得的样本X。因此,区间 【A(X),B(X)】只能以一定的概率包含未知的θ。
对于不同的θ,π(θ)之值可以不同,π(θ)对不同的θ取的最小值1-α(0<;α<1)称为区间【A(X),B(X)】的置信系数。与此相应,区间【A(X),B(X)】称为θ的一个置信区间。
这个名词在直观上可以理解为:对于“区间【A(X),B(X)】包含θ”这个推断,可以给予一定程度的相信,其程度则由置信系数表示。

前者是总体的标准差,,后者是样本的标准差。

是标准差,离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。

公式:

1、如是总体(即估算总体方差),根号内除以n(对应excel函数:STDEVP);

2、如是抽样(即估算样本方差),根号内除以(n-1)(对应excel函数:STDEV);

3、因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以(n-1)。

总量的标准差或一个随机变量的标准差,及一个子集合样品数的标准差之间,有所差别。

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。

扩展资料:

标准差应用于投资上,可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大,代表回报远离过去平均数值,回报较不稳定故风险越高。相反,标准差数值越小,代表回报较为稳定,风险亦较小。

所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该组数之个数(或个数减一,即变异数),再把所得值开根号,所得之数就是这组数据的标准差。

由于误差的不可控性,因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实,离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差(我们叫它离均差)加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。

但是由于偶然误差是成正态分布的,离均差有正有负,对于大样本离均差的代数和为零的。为了避免正负问题,在数学有上有两种方法:一种是取绝对值,也就是常说的离均差绝对值之和。

而为了避免符号问题,数学上最常用的是另一种方法--平方,这样就都成了非负数。因此,离均差的平方和成了评价离散度一个指标。

参考资料来源:百度百科——标准差



是标准差(Standard Deviation) ,中文环境中又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。

公式:

1、如是总体(即估算总体方差),根号内除以n(对应excel函数:STDEVP);

2、如是抽样(即估算样本方差),根号内除以(n-1)(对应excel函数:STDEV);

3、因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以(n-1)。

扩展资料:

标准差和离散度关系:

标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式,是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它,但检测方法总是有误差的,所以检测值并不是其真实值。

检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少,不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的:保证每批实验结果的准确可靠。

虽然样本的真实值是不可能知道的,但是每个样本总是会有一个真实值的,不管它究竟是多少。可以想象,一个好的检测方法,其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。

如果不紧密,与真实值的距离就会大,准确性当然也就不好了,不可能想象离散度大的方法,会测出准确的结果。因此,离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。

一组数据怎样去评价和量化它的离散度,有很多种方法:

极差

最直接也是最简单的方法,即最大值-最小值(也就是极差)来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见,比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。

离均差平方和

由于误差的不可控性,因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实,离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差(我们叫它离均差)加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。

但是由于偶然误差是成正态分布的,离均差有正有负,对于大样本离均差的代数和为零的。

为了避免正负问题,在数学有上有两种方法:一种是取绝对值,也就是常说的离均差绝对值之和。而为了避免符号问题,数学上最常用的是另一种方法--平方,这样就都成了非负数。因此,离均差的平方和成了评价离散度一个指标。

方差

由于离均差的平方和与样本个数有关,只能反映相同样本的离散度,而实际工作中做比较很难做到相同的样本,因此为了消除样本个数的影响,增加可比性,将离均差的平方和求平均值,这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。

样本量越大越能反映真实的情况,而算术平均值却完全忽略了这个问题,对此统计学上早有考虑,在统计学中样本的均差多是除以自由度(n-1),它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时,它不可能再有自由了,所以自由度是n-1。

标准差意义

由于方差是数据的平方,与检测值本身相差太大,人们难以直观的衡量,所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。

在统计学中样本的均差多是除以自由度(n-1),它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时,它不可能再有自由了,所以自由度是n-1。

变异系数

标准差能很客观准确的反映一组数据的离散程度,但是对于不同的项目,或同一项目不同的样本,标准差就缺乏可比性了,因此对于方法学评价来说又引入了变异系数CV。

一组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。在直觉上,如果数值的中心以平均值来考虑,则标准差为统计分布之一“自然”的测量。

参考资料来源:百度百科--概率

参考资料来源:百度百科--标准差



s就是样本的均方差,书上有公式,你要和整体方差,还有样本的二阶中心距区分开,不然算距估计和一般的估计就会算错了,不满足估计无偏性的要求。。

是标准差(Standard Deviation) ,中文环境中又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。

公式:

1、如是总体(即估算总体方差),根号内除以n(对应excel函数:STDEVP);

2、如是抽样(即估算样本方差),根号内除以(n-1)(对应excel函数:STDEV);

3、因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以(n-1)。

是样本标准差
总体标准差是σ


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